rust 如何使用polars：：prelude：：fold_exprs来累积列中的行？

l7wslrjt 于 2023-04-21 发布在其他

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在this handbook中，是一个如何利用函数polars::prelude::fold_exprs来累积多列水平的行值的示例。

let df = df!(
    "a" => &[1, 2, 3],
    "b" => &[10, 20, 30],
)?;

let out = df
    .lazy()
    .select([fold_exprs(lit(0), |acc, x| Ok(Some(acc + x)), [col("*")]).alias("sum")])
    .collect()?;
println!("{}", out);

输出为：

shape: (3, 1)
┌─────┐
│ sum │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 11  │
│ 22  │
│ 33  │
└─────┘

**问题：**如何使用fold_exprs函数将单列col(b)垂直的行值累加，得到以下输出：

shape: (3, 1)
┌─────┐
│ sum │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 10  │
│ 30  │
│ 60  │
└─────┘

我正在寻找类似的东西：

let out = df
    .lazy()
    .select([fold_exprs(lit(0), |acc, x| Ok(Some(acc + x)), [col("b")]).alias("sum")])
    .collect()?;

在这里，我将col("*")替换为col("b")：如何修改闭包|acc, x| Ok(Some(acc + x))以获得所需的输出？

rust

来源：https://stackoverflow.com/questions/76037851/how-to-accumulate-the-rows-in-a-column-using-polarspreludefold-exprs

1条答案

按热度按时间

xriantvc1#

对于累计和，您可以只使用cumsum(reverse: bool)函数（需要特性cum_agg）。

let df = df!(
    "a" => &[1, 2, 3],
    "b" => &[10, 20, 30],
)
.unwrap()
.lazy()
.with_column(col("b").cumsum(false).alias("b_summed"));

println!("{:?}", df.collect()?);

shape: (3, 3)
┌─────┬─────┬──────────┐
│ a   ┆ b   ┆ b_cumsum │
│ --- ┆ --- ┆ ---      │
│ i32 ┆ i32 ┆ i32      │
╞═════╪═════╪══════════╡
│ 1   ┆ 10  ┆ 10       │
│ 2   ┆ 20  ┆ 30       │
│ 3   ┆ 30  ┆ 60       │
└─────┴─────┴──────────┘

对于任意累积函数，您可以下拉到map。

let df = df!(
    "a" => &[1, 2, 3],
    "b" => &[10, 20, 30],
)
.unwrap()
.lazy()
.with_column(
    col("b")
        .map(
            |b| {
                let b = b.i32()?;
                Ok(Some(
                    b.into_iter()
                        .scan(("".to_owned(), true), |(s, is_first), x| {
                            if !*is_first {
                                s.push(',');
                            }
                            *is_first = false;

                            s.push_str(x.map(|x| x.to_string()).as_deref().unwrap_or(""));
                            Some(s.clone())
                        })
                        .collect::<Utf8Chunked>()
                        .into_series(),
                ))
            },
            GetOutput::from_type(DataType::Utf8),
        )
        .alias("b_cumstr"),
);

println!("{:?}", df.collect()?);

shape: (3, 3)
┌─────┬─────┬──────────┐
│ a   ┆ b   ┆ b_cumstr │
│ --- ┆ --- ┆ ---      │
│ i32 ┆ i32 ┆ str      │
╞═════╪═════╪══════════╡
│ 1   ┆ 10  ┆ 10       │
│ 2   ┆ 20  ┆ 10,20    │
│ 3   ┆ 30  ┆ 10,20,30 │
└─────┴─────┴──────────┘

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